本文是ORB-SLAM3深度系列的第二篇内容,我们将聚焦ORB-SLAM3的整体算法代码流程梳理及论文重点翻译和解读。 01 ORB-SLAM3系统优势 ORB-SLAM3是第一个对短期、中期、长期数据关联的视觉、视觉惯性系统。和其他具有代表性的视觉和视觉惯性系统相比,ORB-SLAM3系统都优势明显。 具体表现在四个方面: 1)它是一个单...
ORB-SLAM Atlas:第一个可以解决纯视觉或者视觉惯导的完整的多地图的SLAM系统;Atlas可以表示一组断开的地图,并将所有的地图操作平滑地应用于:位置识别、相机重新定位、环路闭合和精确的无缝地图合并。这允许自动使用和组合在不同时间构建的地图,执行增量多地图SLAM。 抽象的相机表示:使得SLAM代码与所使用的相机模型无关,...
ORB-SLAM2假设我们针对双目相机预先进行了极线矫正,但是很多时候由于无法保证左右目相机光轴的绝对平行,极线纠正的效果也往往不好;而有些时候,我们需要使用两个参数不同的相机进行观测,而ORB-SLAM2无法兼容这类双目相机,如类似RGB-D相机中焦距、分辨率相差巨大的彩色相机+近红外相机,如果将彩色图像和近红外图像组成双...
在VINS-Mono的情况中，ORB-SLAM3在单段中获取2.6倍更高的精度，并且在多段中优势提高到3.2倍，这...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
为了解决这一问题,本研究提出了一种基于边缘计算卸载策略的ORB-SLAM3建图算法。该算法通过动态规划算法筛选关键帧子集,构建不确定性量化模型评估地图中的不确定性,并利用最小化马氏距离的方法优化地图。通过将计算密集型任务卸载到边缘服务器,该方法旨在降低移动设备的计算负担,同时提高SLAM系统的定位精度和运行效率。这...
本文将深入分析ORBSLAM3的各个部分所使用的算法。 1.特征提取与描述。 特征提取和描述是ORBSLAM3中的关键部分,它决定了系统在复杂环境下的性能。 1. ORB特征提取。 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征是ORBSLAM3的核心。它采用了FAST关键点检测算法,并结合BRIEF描述符进行特征描述。 FAST关键点检测算法能够...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年7月推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性综合效果碾压了同类算法,一经推出就成为VIO中的天花板。 我们的ORB-SLAM3课程去年秋天上线了第1期,受到不少粉丝的支持,在此表示感谢...
基于双目深度筛选的ORB-SLAM3算法 符强1,2,3, 腾先云1,2,3, 纪元法1,2,3, 任风华4, 孔健明1,2,3 1. 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室, 广西 桂林 541004; 2. 桂林电子科技大学信息与通信学院, 广西 桂林 541004; 3. ...